automation-script-generator

このスキルは、日常的な繰り返し作業を自動化するスクリプトを生成します。ファイル操作、データ処理、API連携、バックアップ、監視、レポート生成など、あらゆる定型作業を効率化します。複数のスクリプト言語に対応し、エラーハンドリング、ログ出力、スケジュール実行にも対応します。

• マルチ言語対応: Bash, Python, PowerShell, Node.js, Ruby
• ファイル操作: 一括リネーム、コピー、移動、圧縮、削除
• データ処理: CSV/JSON変換、フィルタリング、集計、マージ
• API連携: REST API呼び出し、認証、エラーハンドリング
• バックアップ自動化: ファイル、DB、クラウドストレージ
• 監視・アラート: リソース監視、ヘルスチェック、通知
• レポート生成: ログ分析、メトリクス集計、HTML/PDFレポート
• CI/CDスクリプト: ビルド、テスト、デプロイの自動化
• スケジュール実行: cron, タスクスケジューラ設定
• エラーハンドリング: 堅牢なエラー処理とリトライ機能

1. ファイル操作

#### 一括リネーム（Bash）

```bash

#!/bin/bash

# 画像ファイルを日付順にリネーム

# 使用例: ./rename_images.sh /path/to/images

set -euo pipefail

SOURCE_DIR="${1:-.}"

PREFIX="photo"

EXTENSION="jpg"

# カウンター初期化

counter=1

# ファイルを更新日時順でソート

find "$SOURCE_DIR" -type f -name "*.$EXTENSION" -print0 | \

sort -z | \

while IFS= read -r -d '' file; do

# 新しいファイル名を生成（ゼロパディング）

new_name=$(printf "%s_%04d.%s" "$PREFIX" "$counter" "$EXTENSION")

new_path="$SOURCE_DIR/$new_name"

# リネーム実行

if [ "$file" != "$new_path" ]; then

mv -v "$file" "$new_path"

echo "Renamed: $(basename "$file") -> $new_name"

fi

((counter++))

done

echo "✓ リネーム完了: $((counter - 1)) ファイル"

```

#### ファイル整理（Python）

```python

#!/usr/bin/env python3

"""

ダウンロードフォルダを拡張子別に整理

使用例: python organize_files.py ~/Downloads

"""

import os

import shutil

from pathlib import Path

from datetime import datetime

import logging

# ログ設定

logging.basicConfig(

level=logging.INFO,

format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'

)

# 拡張子とフォルダのマッピング

EXTENSION_MAPPING = {

'Images': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.svg'],

'Documents': ['.pdf', '.doc', '.docx', '.txt', '.xlsx', '.pptx'],

'Videos': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv', '.flv'],

'Audio': ['.mp3', '.wav', '.flac', '.m4a'],

'Archives': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar', '.gz'],

'Code': ['.py', '.js', '.java', '.cpp', '.html', '.css'],

}

def organize_files(source_dir: str, dry_run: bool = False):

"""ファイルを拡張子別に整理"""

source_path = Path(source_dir)

if not source_path.exists():

logging.error(f"ディレクトリが存在しません: {source_dir}")

return

files_moved = 0

for file_path in source_path.iterdir():

# ディレクトリはスキップ

if file_path.is_dir():

continue

# 拡張子を取得

extension = file_path.suffix.lower()

# 対応するフォルダを特定

target_folder = None

for folder, extensions in EXTENSION_MAPPING.items():

if extension in extensions:

target_folder = folder

break

# マッピングにない拡張子は "Others" に

if target_folder is None:

target_folder = "Others"

# 移動先ディレクトリを作成

dest_dir = source_path / target_folder

if not dry_run:

dest_dir.mkdir(exist_ok=True)

# ファイルを移動

dest_path = dest_dir / file_path.name

# 同名ファイルが存在する場合、タイムスタンプを追加

if dest_path.exists():

timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

stem = dest_path.stem

suffix = dest_path.suffix

dest_path = dest_dir / f"{stem}_{timestamp}{suffix}"

if dry_run:

logging.info(f"[DRY RUN] {file_path.name} -> {target_folder}/")

else:

shutil.move(str(file_path), str(dest_path))

logging.info(f"移動: {file_path.name} -> {target_folder}/")

files_moved += 1

logging.info(f"✓ 完了: {files_moved} ファイルを整理しました")

if __name__ == "__main__":

import sys

if len(sys.argv) < 2:

print("使用法: python organize_files.py <ディレクトリパス> [--dry-run]")

sys.exit(1)

source_dir = sys.argv[1]

dry_run = "--dry-run" in sys.argv

organize_files(source_dir, dry_run)

```

2. データ処理

#### CSV to JSON変換（Node.js）

```javascript

#!/usr/bin/env node

/**

* CSVファイルをJSONに変換

* 使用例: node csv_to_json.js input.csv output.json

*/

const fs = require('fs');

const csv = require('csv-parser');

function csvToJson(inputFile, outputFile) {

const results = [];

fs.createReadStream(inputFile)

.pipe(csv())

.on('data', (data) => results.push(data))

.on('end', () => {

// JSONファイルに書き込み

fs.writeFileSync(

outputFile,

JSON.stringify(results, null, 2),

'utf-8'

);

console.log(✓ 変換完了: ${results.length} レコード);

console.log(出力: ${outputFile});

})

.on('error', (error) => {

console.error('エラー:', error.message);

process.exit(1);

});

}

// コマンドライン引数

const [inputFile, outputFile] = process.argv.slice(2);

if (!inputFile || !outputFile) {

console.error('使用法: node csv_to_json.js ');

process.exit(1);

}

csvToJson(inputFile, outputFile);

```

#### データ集計（Python）

```python

#!/usr/bin/env python3

"""

ログファイルから統計情報を集計

使用例: python analyze_logs.py access.log

"""

import re

from collections import Counter, defaultdict

from datetime import datetime

import json

def analyze_access_log(log_file: str):

"""アクセスログを分析"""

# Apache/Nginx形式のログパターン

log_pattern = re.compile(

r'(?P[\d.]+) - - \[(?P[^\]]+)\] '

r'"(?P\w+) (?P[^\s]+) HTTP/[\d.]+" '

r'(?P\d+) (?P\d+)'

)

stats = {

'total_requests': 0,

'status_codes': Counter(),

'methods': Counter(),

'paths': Counter(),

'ips': Counter(),

'hourly_distribution': defaultdict(int),

}

with open(log_file, 'r') as f:

for line in f:

match = log_pattern.match(line)

if not match:

continue

data = match.groupdict()

stats['total_requests'] += 1

stats['status_codes'][data['status']] += 1

stats['methods'][data['method']] += 1

stats['paths'][data['path']] += 1

stats['ips'][data['ip']] += 1

# 時間帯別の集計

try:

dt = datetime.strptime(data['datetime'], '%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z')

hour = dt.hour

stats['hourly_distribution'][hour] += 1

except ValueError:

pass

# レポート生成

print("=" * 60)

print("アクセスログ分析レポート")

print("=" * 60)

print(f"\n総リクエスト数: {stats['total_requests']:,}")

print("\n--- ステータスコード別 ---")

for status, count in stats['status_codes'].most_common():

print(f"{status}: {count:,}")

print("\n--- HTTPメソッド別 ---")

for method, count in stats['methods'].most_common():

print(f"{method}: {count:,}")

print("\n--- トップ10 パス ---")

for path, count in stats['paths'].most_common(10):

print(f"{count:,} - {path}")

print("\n--- トップ10 IPアドレス ---")

for ip, count in stats['ips'].most_common(10):

print(f"{count:,} - {ip}")

print("\n--- 時間帯別分布 ---")

for hour in range(24):

count = stats['hourly_distribution'][hour]

bar = '█' * (count // 100)

print(f"{hour:02d}:00 | {bar} {count:,}")

# JSON出力

output_file = log_file.replace('.log', '_stats.json')

with open(output_file, 'w') as f:

# Counterをdictに変換

stats_dict = {

'total_requests': stats['total_requests'],

'status_codes': dict(stats['status_codes']),

'methods': dict(stats['methods']),

'top_paths': dict(stats['paths'].most_common(20)),

'top_ips': dict(stats['ips'].most_common(20)),

'hourly_distribution': dict(stats['hourly_distribution']),

}

json.dump(stats_dict, f, indent=2)

print(f"\n✓ 詳細統計を保存: {output_file}")

if __name__ == "__main__":

import sys

if len(sys.argv) < 2:

print("使用法: python analyze_logs.py ")

sys.exit(1)

analyze_access_log(sys.argv[1])

```

3. API連携

#### REST API自動化（Python）

```python

#!/usr/bin/env python3

"""

GitHub API経由でリポジトリ情報を取得

使用例: python github_stats.py

環境変数: GITHUB_TOKEN

"""

import os

import requests

from datetime import datetime

import json

GITHUB_API_BASE = "https://api.github.com"

def get_user_repos(username: str, token: str = None):

"""ユーザーのリポジトリ一覧を取得"""

headers = {}

if token:

headers['Authorization'] = f'token {token}'

url = f"{GITHUB_API_BASE}/users/{username}/repos"

params = {'per_page': 100, 'sort': 'updated'}

try:

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

response.raise_for_status()

return response.json()

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"エラー: {e}")

return []

def generate_report(username: str, repos: list):

"""レポート生成"""

if not repos:

print("リポジトリが見つかりませんでした")

return

# 統計計算

total_stars = sum(repo['stargazers_count'] for repo in repos)

total_forks = sum(repo['forks_count'] for repo in repos)

languages = {}

for repo in repos:

lang = repo.get('language')

if lang:

languages[lang] = languages.get(lang, 0) + 1

# レポート出力

print("=" * 60)

print(f"GitHub リポジトリ統計: {username}")

print("=" * 60)

print(f"\n総リポジトリ数: {len(repos)}")

print(f"総スター数: {total_stars:,}")

print(f"総フォーク数: {total_forks:,}")

print("\n--- 使用言語 ---")

for lang, count in sorted(languages.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):

print(f"{lang}: {count}")

print("\n--- トップ10 スター数 ---")

top_repos = sorted(repos, key=lambda x: x['stargazers_count'], reverse=True)[:10]

for repo in top_repos:

print(f"{repo['stargazers_count']:,} ⭐ - {repo['name']}")

print(f" {repo['html_url']}")

# JSON出力

output_file = f"{username}_github_stats.json"

with open(output_file, 'w') as f:

json.dump({

'username': username,

'total_repos': len(repos),

'total_stars': total_stars,

'total_forks': total_forks,

'languages': languages,

'top_repos': [

{

'name': repo['name'],

'stars': repo['stargazers_count'],

'forks': repo['forks_count'],

'language': repo.get('language'),

'url': repo['html_url'],

}

for repo in top_repos

],

'generated_at': datetime.now().isoformat(),

}, f, indent=2)

print(f"\n✓ レポートを保存: {output_file}")

if __name__ == "__main__":

import sys

if len(sys.argv) < 2:

print("使用法: python github_stats.py ")

sys.exit(1)

username = sys.argv[1]

token = os.environ.get('GITHUB_TOKEN')

repos = get_user_repos(username, token)

generate_report(username, repos)

```

4. バックアップ自動化

#### データベースバックアップ（Bash）

```bash

#!/bin/bash

# PostgreSQLデータベースの自動バックアップ

# 使用例: ./backup_postgres.sh

set -euo pipefail

# 設定

DB_NAME="mydb"

DB_USER="postgres"

BACKUP_DIR="/var/backups/postgres"

RETENTION_DAYS=7

# タイムスタンプ

TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)

BACKUP_FILE="$BACKUP_DIR/${DB_NAME}_${TIMESTAMP}.sql.gz"

# ログ関数

log() {

echo "[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1"

}

# バックアップディレクトリ作成

mkdir -p "$BACKUP_DIR"

# バックアップ実行

log "バックアップ開始: $DB_NAME"

pg_dump -U "$DB_USER" "$DB_NAME" | gzip > "$BACKUP_FILE"

if [ $? -eq 0 ]; then

log "✓ バックアップ成功: $BACKUP_FILE"

# ファイルサイズ表示

SIZE=$(du -h "$BACKUP_FILE" | cut -f1)

log "ファイルサイズ: $SIZE"

else

log "✗ バックアップ失敗"

exit 1

fi

# 古いバックアップを削除（保持期間を過ぎたもの）

log "古いバックアップを削除（${RETENTION_DAYS}日以前）"

find "$BACKUP_DIR" -name "${DB_NAME}_*.sql.gz" -type f -mtime +$RETENTION_DAYS -delete

# 現在のバックアップ一覧

log "現在のバックアップ:"

ls -lh "$BACKUP_DIR/${DB_NAME}_"*.sql.gz

log "バックアップ処理完了"

```

#### クラウドストレージ同期（Python）

```python

#!/usr/bin/env python3

"""

ローカルファイルをS3にバックアップ

使用例: python backup_to_s3.py /path/to/local s3://bucket-name/prefix

要件: pip install boto3

"""

import os

import boto3

from pathlib import Path

import logging

from datetime import datetime

logging.basicConfig(

level=logging.INFO,

format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'

)

def backup_to_s3(local_path: str, s3_uri: str):

"""ローカルディレクトリをS3にバックアップ"""

# S3クライアント

s3 = boto3.client('s3')

# S3 URI解析

if not s3_uri.startswith('s3://'):

raise ValueError("無効なS3 URI")

parts = s3_uri[5:].split('/', 1)

bucket = parts[0]

prefix = parts[1] if len(parts) > 1 else ''

local_path = Path(local_path)

if not local_path.exists():

logging.error(f"パスが存在しません: {local_path}")

return

files_uploaded = 0

total_size = 0

# 再帰的にファイルをアップロード

for file_path in local_path.rglob('*'):

if file_path.is_file():

# S3キーを生成

relative_path = file_path.relative_to(local_path)

s3_key = f"{prefix}/{relative_path}".replace('\\', '/')

# ファイルサイズ

file_size = file_path.stat().st_size

try:

# アップロード

s3.upload_file(

str(file_path),

bucket,

s3_key,

ExtraArgs={'StorageClass': 'STANDARD_IA'}

)

logging.info(f"アップロード: {relative_path} ({file_size:,} bytes)")

files_uploaded += 1

total_size += file_size

except Exception as e:

logging.error(f"アップロード失敗 {relative_path}: {e}")

logging.info(f"✓ 完了: {files_uploaded} ファイル ({total_size:,} bytes)")

if __name__ == "__main__":

import sys

if len(sys.argv) < 3:

print("使用法: python backup_to_s3.py ")

sys.exit(1)

local_path = sys.argv[1]

s3_uri = sys.argv[2]

backup_to_s3(local_path, s3_uri)

```

5. 監視・アラート

#### サーバー監視（PowerShell）

```powershell

# サーバーリソース監視スクリプト

# 使用例: .\monitor_server.ps1

# 閾値設定

$CPU_THRESHOLD = 80

$MEMORY_THRESHOLD = 85

$DISK_THRESHOLD = 90

# ログファイル

$LOG_FILE = "C:\Logs\server_monitor.log"

function Write-Log {

param($Message)

$timestamp = Get-Date -Format "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"

"$timestamp - $Message" | Out-File -FilePath $LOG_FILE -Append

Write-Host "$timestamp - $Message"

}

function Send-Alert {

param($Subject, $Body)

# ここにメール送信やSlack通知のロジックを実装

Write-Log "ALERT: $Subject - $Body"

}

# CPU使用率チェック

$cpu = (Get-Counter '\Processor(_Total)\% Processor Time').CounterSamples.CookedValue

if ($cpu -gt $CPU_THRESHOLD) {

Send-Alert "CPU使用率が高い" "CPU使用率: $([math]::Round($cpu, 2))%"

}

# メモリ使用率チェック

$os = Get-CimInstance Win32_OperatingSystem

$totalMemory = $os.TotalVisibleMemorySize

$freeMemory = $os.FreePhysicalMemory

$usedMemoryPercent = (($totalMemory - $freeMemory) / $totalMemory) * 100

if ($usedMemoryPercent -gt $MEMORY_THRESHOLD) {

Send-Alert "メモリ使用率が高い" "メモリ使用率: $([math]::Round($usedMemoryPercent, 2))%"

}

# ディスク使用率チェック

Get-PSDrive -PSProvider FileSystem | Where-Object { $_.Used -gt 0 } | ForEach-Object {

$usedPercent = ($_.Used / ($_.Used + $_.Free)) * 100

if ($usedPercent -gt $DISK_THRESHOLD) {

Send-Alert "ディスク使用率が高い" "ドライブ $($_.Name): $([math]::Round($usedPercent, 2))%"

}

}

# ステータスログ

Write-Log "監視実行完了 - CPU: $([math]::Round($cpu, 2))% | Memory: $([math]::Round($usedMemoryPercent, 2))%"

```

6. CI/CDスクリプト

#### ビルド＆デプロイ（Bash）

```bash

#!/bin/bash

# Node.jsアプリのビルド＆デプロイ

# 使用例: ./deploy.sh production

set -euo pipefail

ENV="${1:-staging}"

PROJECT_NAME="myapp"

BUILD_DIR="dist"

DEPLOY_SERVER="user@production-server.com"

DEPLOY_PATH="/var/www/$PROJECT_NAME"

log() {

echo "[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1"

}

# 環境変数読み込み

if [ -f ".env.$ENV" ]; then

log "環境変数読み込み: .env.$ENV"

export $(cat ".env.$ENV" | xargs)

fi

# 依存関係インストール

log "依存関係インストール中..."

npm ci

# テスト実行

log "テスト実行中..."

npm test

if [ $? -ne 0 ]; then

log "✗ テスト失敗 - デプロイ中止"

exit 1

fi

# ビルド

log "ビルド実行中..."

npm run build

if [ ! -d "$BUILD_DIR" ]; then

log "✗ ビルド失敗 - $BUILD_DIR が見つかりません"

exit 1

fi

# バックアップ

log "デプロイ先でバックアップ作成中..."

ssh "$DEPLOY_SERVER" "cd $DEPLOY_PATH && tar -czf backup_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).tar.gz * || true"

# デプロイ

log "デプロイ中: $ENV"

rsync -avz --delete "$BUILD_DIR/" "$DEPLOY_SERVER:$DEPLOY_PATH/"

# サービス再起動

log "サービス再起動中..."

ssh "$DEPLOY_SERVER" "sudo systemctl restart $PROJECT_NAME"

# ヘルスチェック

log "ヘルスチェック実行中..."

sleep 5

HEALTH_URL="https://production-server.com/health"

STATUS=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "$HEALTH_URL")

if [ "$STATUS" == "200" ]; then

log "✓ デプロイ成功 - ヘルスチェックOK"

else

log "✗ ヘルスチェック失敗 (HTTP $STATUS)"

exit 1

fi

```

cron設定例

```bash

# 毎日午前2時にバックアップ実行

0 2 * /path/to/backup_script.sh >> /var/log/backup.log 2>&1

# 毎時0分にログ分析

0 /usr/bin/python3 /path/to/analyze_logs.py

# 5分ごとに監視スクリプト実行

/5 * /path/to/monitor_server.sh

# 毎週月曜日午前3時にクリーンアップ

0 3 1 /path/to/cleanup_old_files.sh

```

Windowsタスクスケジューラ（PowerShell）

```powershell

# タスクスケジューラにジョブを登録

$action = New-ScheduledTaskAction -Execute "PowerShell.exe" `

-Argument "-File C:\Scripts\backup.ps1"

$trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Daily -At 2am

$principal = New-ScheduledTaskPrincipal -UserId "SYSTEM" `

-LogonType ServiceAccount -RunLevel Highest

Register-ScheduledTask -TaskName "DailyBackup" `

-Action $action `

-Trigger $trigger `

-Principal $principal `

-Description "毎日午前2時にバックアップを実行"

```

リトライ機能（Python）

```python

import time

from functools import wraps

def retry(max_attempts=3, delay=1, backoff=2):

"""リトライデコレータ"""

def decorator(func):

@wraps(func)

def wrapper(args, *kwargs):

attempts = 0

current_delay = delay

while attempts < max_attempts:

try:

return func(args, *kwargs)

except Exception as e:

attempts += 1

if attempts >= max_attempts:

raise

print(f"エラー: {e}")

print(f"リトライ {attempts}/{max_attempts} - {current_delay}秒後に再試行...")

time.sleep(current_delay)

current_delay *= backoff

return wrapper

return decorator

@retry(max_attempts=3, delay=2, backoff=2)

def fetch_data_from_api(url):

import requests

response = requests.get(url, timeout=10)

response.raise_for_status()

return response.json()

```

基本的な使い方

```

画像ファイルを日付順にリネームするBashスクリプトを生成してください。

```

具体的なタスク

```

以下の要件を満たすPythonスクリプトを生成してください：

タスク: ダウンロードフォルダを拡張子別に整理

要件:

• 拡張子ごとにフォルダを作成（Images, Documents, Videos等）
• 同名ファイルはタイムスタンプを付与
• ログ出力
• ドライラン機能

出力: Python 3.8以上

```

API連携スクリプト

```

GitHub APIを使用して、ユーザーのリポジトリ統計を取得するスクリプトを生成してください：

機能:

• リポジトリ一覧取得
• スター数、フォーク数集計
• 使用言語の統計
• JSON形式でレポート出力
• 認証トークン対応

言語: Python

```

バックアップ自動化

```

PostgreSQLデータベースのバックアップスクリプトを生成してください：

要件:

• 圧縮バックアップ（gzip）
• タイムスタンプ付きファイル名
• 7日以上前のバックアップを自動削除
• ログ出力
• エラーハンドリング

言語: Bash

出力: cron設定例も含めて

```

1. エラーハンドリング: すべての外部コマンド・API呼び出しにエラー処理
2. ログ出力: 実行状況を詳細にログ
3. べき等性: 複数回実行しても安全
4. ドライラン: 実際の処理前に確認可能
5. 設定の外部化: ハードコードせず、環境変数や設定ファイルを使用
6. バックアップ: 破壊的操作の前にバックアップ
7. 通知: 重要な処理の成功/失敗を通知
8. ドキュメント: 使用方法をコメントやREADMEに記載

• スキルバージョン: 1.0.0
• 最終更新: 2025-11-22

---

シンプルな自動化

```

ファイルをリネームするスクリプトを作成してください。

```

詳細な要件

```

以下のタスクを自動化するスクリプトを生成してください：

{詳細な要件}

言語: Python/Bash/PowerShell

エラーハンドリング: 含む

ログ出力: 含む

```

このスキルで、日々の繰り返し作業を自動化しましょう！